Nutanix表示，隨著企業加速導入代理式AI，自主代理（AI Agent）將愈來愈頻繁地與大型語言模型（LLM）、企業應用程式及業務資料互動，以自動化執行複雜工作流程。然而，企業也面臨治理、存取安全及模型使用成本等新課題，因此推出Nutanix Agent Gateway，作為代理式AI、AI模型及企業工具之間的集中管理入口，提供單一控制點，統一管理代理程式活動、存取政策及Token使用情況。
Nutanix指出，透過整合至NAI平台，Agent Gateway可保護代理程式、AI模型與企業應用程式之間的互動，並建立一致的治理機制。無論企業採用公有雲託管的大型語言模型，或自行建置的私有模型，都能以一致方式管理與控管，提升AI部署的安全性與管理效率。
Nutanix台灣總經理劉國龍表示，亞太及日本地區企業導入AI的速度持續加快，但治理能力仍普遍落後於應用發展。當企業從實驗階段邁向大規模部署代理式AI後，最大的挑戰已不再只是模型效能，而是如何建立足夠的可視性與治理能力，掌握AI代理在營運環境中的使用方式與行為。
他表示，Nutanix Agent Gateway正是為了解決這項需求而推出，透過一致化的控制介面，協助IT團隊取得管理、保護及擴展AI代理所需的可視性與治理能力，不論底層模型部署於公有雲或企業內部，都能更有信心推動代理式AI落地。
在成本管理方面，Nutanix表示，Agent Gateway可集中管理不同模型供應商的Token使用情況，協助IT及平台團隊監控用量、分配成本，並掌握AI支出，也能進一步辨識適合轉移至自行託管模型的工作負載，降低對外部AI服務的依賴，提升整體成本效益。
此外，Agent Gateway也提供多項治理功能，包括針對模型上下文協定（MCP）伺服器設定細緻存取權限、集中監控Token用量與LLM運作狀態、完整保留MCP請求稽核紀錄，以及透過單一API整合外部供應商模型與企業自行託管模型，讓企業可依不同應用需求彈性選擇模型，同時透過集中管理Token配額及使用限制，提升AI環境的治理能力。
Nutanix表示，未來企業無論部署公有雲或私有AI模型，都可透過Agent Gateway建立一致的治理與安全架構，協助IT團隊統一管理存取政策、治理機制及Token使用情況，加速代理式AI在企業環境中的落地應用。
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